2022.10/29 DXの進展とデータサイエンス（2）

AIにはオブジェクト指向プログラミングにより、あらかじめ教師データが不要なタイプや、それを機能させるためにデータ（教師データ）を学ばせる必要があるタイプなどがある。

ただし、ＡＩを構成するプログラムコードや教師データも含むオブジェクトのすべてを人間が開発している事実を忘れてはいけない。

MIが科学の方法と認められ、新たな形式知を生み出す保証が得られたなら、多少の時間がかかっても汗の代償を支払って、MIと同様の実験をやりたくなる技術者もいるかもしれない。

また、熟練した技術者ならば、日々の営みから実装された経験知によるヒューリスティックな演算ができるのでデータマイニングで必要とされるデータ量を減らすことができ、さらにあみだくじ方式まで採用して、コンピューターよりも迅速かつ的確にデータマイニングできるかもしれない。

ＭＩの事例ではないが、iPS細胞のヤマナカファクターの発明において、3万個以上ある遺伝子からヒューリスティックに検討対象の遺伝子を24個選び出し、そこから4個の特別な遺伝子の組み合わせを発見している。

その最後のプロセスで、あみだくじ方式が採用された、とノーベル賞受賞後に放送されたNHKの番組で山中博士は説明している。

このヤマナカファクターについてノーベル賞の対象となった科学的な研究成果により、新たな生化学の分野が発展している。

技術の開発に非科学のプロセスが採用されたとしても、その成果の有用性が科学的に証明されれば、それを科学の成果として受け入れる時代となった。

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